Jan开源项目 – 开源离线大语言模型运行工具

Lemonfox.ai提供了一种简单的API，使用户能够访问开放源代码的AI模型。该项目的LLM聊天AI模型能够节省75%的使用成本，提供与ChatGPT相当的性能，同时还可以使用Stable Diffusion生成高质量的图像。其OpenAI兼容API使得用户轻松切换至该平台。

QualityX aiTest是一个统一的发布质量保证平台，旨在帮助QA团队更快地发布生产级应用。它的AI助手能够自动生成测试用例和自动化代码，支持网页应用、API、云服务、机器学习和大型语言模型的测试，并且无需编写代码。该工具支持跨浏览器测试，适用于Android和iOS等多种操作系统，是由测试人员为测试人员构建的，希望用户能够愉快地使用它。

用于微调和评估开源大型语言模型的工具集，目前处于早期开发阶段，旨在为研究人员和开发者提供一个强大、灵活且易于使用的解决方案。

changedetection.io 是一个开源的网页变化监控工具，能够自动化检测网页内容的任何变化，并通过电子邮件、Slack、Discord、Telegram 等多种渠道发送实时通知。它支持实时监控、多种通知方式、目标元素选择、浏览器自动化、自定义频率和虚拟位置支持等功能。用户可以使用 Docker 快速部署，并通过 Chrome 插件进行便捷安装。该项目适用于个人和企业用户，帮助他们实时捕捉网页变化，如商品价格、库存变化或网站公告更新等。

MidJourney Prompt Helper是一个开源工具，帮助用户以可视化的方式探索风格和复杂的MidJourney提示，简化了创作过程。

YouTube Transcripts Machine 是一个开源工具，能够自动从任何YouTube视频中提取带时间戳的字幕文本，并利用AI技术快速生成视频内容摘要。该工具支持交互式时间戳、一键复制和下载功能，适用于桌面和移动设备。

How Much VRAM 是一个开源项目，旨在帮助用户估算模型在训练或推理过程中所需的内存。通过该工具，用户可以更好地选择合适的硬件配置，优化资源分配，确保模型的高效运行。

crewAI革新了多代理AI系统的开发和管理，为自动化复杂工作流程提供了强大的平台。无论是希望简化运营的企业，还是希望创建自定义AI解决方案的开发人员，crewAI都为用户提供了实现AI项目所需的工具。

VLM Run Hub 是一个为视觉语言模型（VLMs）设计的开源工具，专注于从图像、视频、文档等非结构化视觉数据中提取行业级结构化数据。它提供超过20种预定义的Pydantic数据模型，覆盖金融、医疗、零售等27个领域，支持自动数据验证和主流VLM平台无缝集成，显著减少人工干预并提升视觉ETL（提取-转换-加载）流程效率。

fscan是一款开源免费的内网综合扫描工具，能够方便一键自动化、全方位进行漏扫扫描。

一款免费开源工具，旨在帮助用户快速验证大语言模型生成内容的准确性，类似于为事实准确性而生的Grammarly。该工具提供实时内容检查，支持多种语言，且界面友好，易于使用。

微软开源的Phi系列小语言模型（SLM）入门宝典，旨在帮助开发者轻松上手Phi模型，解决AI开发中的语言、推理、编码和数学难题。

Viral Predictor 是一个开源工具，旨在帮助自媒体创作者在发布内容前，通过 AI 模拟成千上万用户对不同 A/B 版本内容的可能反应，从而预测社交平台上的爆款帖子。该工具支持多个社交平台，并提供详细的互动指标预测和统计置信度评分，帮助用户评估预测的可靠性。

用于强化 GenAI 应用的开源工具，旨在帮助开发人员检测和防御针对其应用的 LLM 攻击，包括一个 Playground 聊天界面，用于帮助用户迭代地提高其系统提示的安全性，支持 20 种不同的 LLM 提供商和 20 种动态 LLM 攻击模拟。

ComfyUI Inpaint Nodes 是一个为 ComfyUI 设计的插件，专注于增强图像重绘和扩图功能。它支持多种重绘模型，如 Fooocus inpaint for SDXL、LaMa 和 MAT，适合处理图像中缺失或损坏的部分，比如移除物体或修复照片。插件提供了丰富的预处理和后处理工具，如扩展掩码、去噪到合成掩码等，帮助用户更高效地完成图像编辑任务。

Ollama 是一个开源工具，允许用户在个人计算机上运行大型语言模型（LLMs），如 Llama 3.3、DeepSeek-R1 和 Phi-4。它通过本地化运行模型，减少了对云服务的依赖，确保数据隐私和离线能力。Ollama 支持多种模型，并可在 macOS、Linux 和 Windows 上运行。用户可以通过命令行或图形界面（如 Page Assist Chrome 扩展）与模型交互，适合开发者、研究人员和关注隐私的用户。